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   "outputs": [],
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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "层次聚类\n",
    "1.概念\n",
    "将数据对象以树状的层次关系来看待，依层次建构的方式，一般分为两种：凝聚的和分裂的\n",
    "\n",
    "优点:\n",
    "\n",
    "擅长处理非椭圆形的簇\n",
    "\n",
    "对噪声和离群点很敏感\n",
    "\n",
    "缺点：\n",
    "\n",
    "对噪声和离群点不太敏感\n",
    "\n",
    "可能使大的簇破裂，偏好球形簇\n",
    "\n",
    "2.主要问题\n",
    "1缺乏全局目标函数，\n",
    "\n",
    "• 凝聚层次聚类不能视为全局优化一个目标函数，这样的方法没有局部最小问题或很难选择初始点的问题，\n",
    "\n",
    "2处理不同大小的聚类能力，\n",
    "\n",
    "即如何处理待合并的簇对的相对大小，有两种方法：加权，平等的对待所有簇，非加权，考虑每个簇的点数，注意：术语加权和非加权是对数据而言，而不是对簇，即，平等的对待不同大小的簇意味着赋予不同簇中的点不同的权值，而考虑簇的大小则赋予不同簇中的点相同的权值，一般地，非加权的方法更可取，除非有理由相信个体点具有不同的权值：例如，或许对象类非均匀地抽样并决策是最终的，\n",
    "\n",
    "3合并决策是最终的\n",
    "\n",
    "• 对于合并两个簇，凝聚层次算法倾向于作出好的局部决策，因为它们《可以使用所有点的逐对相似度信息，然而，一旦作出合并两个簇的决来，以后就不能撒销，有一些技术试图克服“合并是最终的发这一限制，一种方法试图通过如下方法来修补层次聚类，移动树的分支以改善全局目标函数，另一种方法使用划分聚类技术 如K均值 来创建许多小簇，然后从这些小簇出发进行层次聚类。\n",
    "\n",
    "DBSCAN\n",
    "DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动的确定，低密度区域中的点被视为噪声而忽略，因而DBSCAN不产生完全聚类，\n",
    "\n",
    "•密度：数据集中特定点的密度通过对该点的Eps半径之内的点计数包括点本身来估计，\n",
    "\n",
    "•核心点：这些点在基于密度的簇内部，一个点是核心点，如果该点的给定邻域内的点的个数超过给定的阈值MinPts，其中MinPts也是一个用户指定的参数，\n",
    "\n",
    "• 边界点：边界点不是核心点，但他落在某个核心点的邻域内，\n",
    "\n",
    "• 噪声点：噪声点是既非核心点也非边界点的任何点，"
   ]
  }
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   "name": "python"
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